消光系数是作物模型的重要参数,准确获取作物不同位置的消光系数,可以准确模拟作物的冠层光合速率,从而提高作物模型的模拟精度。该研究依据黄瓜(Cucumis sativus L.)和芹菜(Apium graveolens L.)不同位置(群体底部(Bottom of Crop,BC)...消光系数是作物模型的重要参数,准确获取作物不同位置的消光系数,可以准确模拟作物的冠层光合速率,从而提高作物模型的模拟精度。该研究依据黄瓜(Cucumis sativus L.)和芹菜(Apium graveolens L.)不同位置(群体底部(Bottom of Crop,BC)处,1/3群体中部(1/3 Height of Crop,1/3HC)处,2/3群体中部(2/3 Height of Crop,2/3HC)处)的辐射数据,以津盛206和尤文图斯为试验品种,利用11个播期的试验观测数据建立了基于正午时刻消光系数k值的温室作物消光系数模型,确定了模型参数,用相互独立的数据进行模型检验。结果表明:1)关于正午时刻(12时)的k值变化,黄瓜在秋冬茬期间呈现先下降后上升的变化趋势,而春茬呈现相反的趋势,秋冬茬高于春茬,位置越高,k值越大。芹菜在生长季内,k值为先增加后下降的过程,位置越高,k值呈现先下降后上升的变化趋势。2)关于k值日变化,黄瓜和芹菜均呈现先上升后下降的变化趋势,位置越高,k值越大。3)关于作物发育进程中各发育阶段内k值变化,在相同发育阶段内,黄瓜随着高度上升,k值逐渐增大;芹菜呈现先下降后上升的趋势。在相同位置水平下,黄瓜各阶段k值的阶段均值都呈现先下降后上升的变化趋势,芹菜各阶段k值均值逐渐下降。4)时刻k值随正午时刻k值、位置以及时刻t呈线性下降的关系,模型参数与作物类型和位置有关。不同作物(黄瓜和芹菜)k值的模拟值与实测值的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为0.45和0.06,归一化均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,NRMSE)分别为18.34%和13.35%;不同位置(BC处,1/3HC处,2/3HC处)消光系数k值的模拟值与实测值的RMSE分别为0.47、0.36和0.33,NRMSE分别为17.91%、19.69%和23.85%。该模型能够较准确模拟消光系数的日变化过程,可应用于蔬菜生长发育模型构建及仿真模拟。展开更多
文摘准确模拟日光温室内环境的变化过程是实现温室环境精准调控的前提。该研究以3个生长季的日光温室室内实时气象观测资料为基础,利用Elman神经网络建模的方法,对日光温室室内1.5 m气温、0.5 m气温和CO2浓度进行逐时模拟,对日光温室室内平均湿度、平均温度、最高温度和最低温度进行逐日模拟,建立基于Elman神经网络的日光温室室内环境逐时及逐日模拟模型,利用独立的气象观测资料对模型进行验证,并基于逐步回归方法和BP神经网络方法结果进行对比分析。结果表明:1)基于Elman神经网络的日光温室室内环境(1.5m气温、0.5m气温和CO2浓度)逐时模拟值与实测值的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为2.14℃、1.33℃和55.32μmol/mol,归一化均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,NRMSE)分别为10.01%、5.87%和10.70%,基于Elman神经网络的日光温室室内环境逐时模拟效果和稳定性最优。2)基于Elman神经网络的日光温室室内环境(日均空气湿度、日均气温、日最高气温和日最低气温)逐日模拟值与实测值的RMSE分别为0.59%、0.88℃、2.02℃和0.98℃,NRMSE分别为0.79%、4.44%、7.02%和6.66%,基于Elman神经网络的日光温室室内环境逐日模拟效果和稳定性最优。研究结果可以准确模拟日光温室室内逐时及逐日环境,也可以为环境模型与作物模型相互耦合提供技术支撑。
文摘消光系数是作物模型的重要参数,准确获取作物不同位置的消光系数,可以准确模拟作物的冠层光合速率,从而提高作物模型的模拟精度。该研究依据黄瓜(Cucumis sativus L.)和芹菜(Apium graveolens L.)不同位置(群体底部(Bottom of Crop,BC)处,1/3群体中部(1/3 Height of Crop,1/3HC)处,2/3群体中部(2/3 Height of Crop,2/3HC)处)的辐射数据,以津盛206和尤文图斯为试验品种,利用11个播期的试验观测数据建立了基于正午时刻消光系数k值的温室作物消光系数模型,确定了模型参数,用相互独立的数据进行模型检验。结果表明:1)关于正午时刻(12时)的k值变化,黄瓜在秋冬茬期间呈现先下降后上升的变化趋势,而春茬呈现相反的趋势,秋冬茬高于春茬,位置越高,k值越大。芹菜在生长季内,k值为先增加后下降的过程,位置越高,k值呈现先下降后上升的变化趋势。2)关于k值日变化,黄瓜和芹菜均呈现先上升后下降的变化趋势,位置越高,k值越大。3)关于作物发育进程中各发育阶段内k值变化,在相同发育阶段内,黄瓜随着高度上升,k值逐渐增大;芹菜呈现先下降后上升的趋势。在相同位置水平下,黄瓜各阶段k值的阶段均值都呈现先下降后上升的变化趋势,芹菜各阶段k值均值逐渐下降。4)时刻k值随正午时刻k值、位置以及时刻t呈线性下降的关系,模型参数与作物类型和位置有关。不同作物(黄瓜和芹菜)k值的模拟值与实测值的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为0.45和0.06,归一化均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,NRMSE)分别为18.34%和13.35%;不同位置(BC处,1/3HC处,2/3HC处)消光系数k值的模拟值与实测值的RMSE分别为0.47、0.36和0.33,NRMSE分别为17.91%、19.69%和23.85%。该模型能够较准确模拟消光系数的日变化过程,可应用于蔬菜生长发育模型构建及仿真模拟。
